数量特征敏感性问题调查模型的改进——基于Greenberg模型与随机变量和模型的系列改进模型

以Greenberg模型与随机变量和模型为基础,提出一种提高估计精度的思路,即:以递减的概率引入随机数与敏感性问题数值进行运算,依次提出各种改进模型,在一定条件下,可以缩小估计量的方差,提高精度.

随机变量和模型及其实证研究

对于敏感性问题,无法采用直接问答的方式进行调查。本文研究了随机变量和模型,并将该模型应用到药店利润率调查中;在具体操作上,为节约经费与提高精度,对每个个体采集两次数据;为进一步满足被调查者对药店利润率的保密心理,对由指数分布生成的随机数,统一加上一个较大的数,以使被调查者看到的随机数远大于药店的毛利百分数。最后根据调查数据,利用随机和模型给出了药店毛利百分数的均值、方差以及分位点。

基于正态分布函数的随机变量和新模型在市场营销审计中的应用

在市场营销审计过程中,敏感性问题的信息收集准确度是影响营销审计效果的一个主要原因。本文提出基于标准正态分布函数的随机变量和模型,以期解决上述问题,并给出实例分析。分析结论表明:此模型可以较好的解除被访者顾虑,确保较高的信息准确度。

一种可供选择的数量特征敏感性问题随机化调查新模型

本文沿着Greenberg不相关问题模型、孙山泽和孙明举提出的随机变量和模型与饶贤清提出的改进的随机变量和模型的设计思路,创新性引入随机使用2个随机化装置的想法,提出1种新的数量特征敏感问题随机化模型。新模型设计中比已有的3个模型增加一层随机性,给出敏感问题均值的估计量,计算该估计量的数学期望和方差以及模型对个体的保护度。文中对随机变量和模型与改进的随机变量和模型也进行了保护度计算,并在保护度相同即保证公平比较的前提下,比较了新模型与已有的3个模型的效率。